Gemini Live API की मदद से, कम-लेटेंसी वाली, रीयल-टाइम में आवाज़ और वीडियो के ज़रिए बातचीत की जा सकती है. यह Gemini मॉडल दोनों दिशाओं में काम करता है.
Live API और इसके खास मॉडल, ऑडियो, वीडियो या टेक्स्ट के लगातार स्ट्रीम को प्रोसेस कर सकते हैं. इससे, लोगों की तरह तुरंत जवाब मिलते हैं. इस वजह से, आपके उपयोगकर्ताओं को बातचीत का बेहतर अनुभव मिलता है.
इस पेज पर, सबसे आम सुविधा — ऑडियो इनपुट और आउटपुट को स्ट्रीम करने की सुविधा का इस्तेमाल शुरू करने का तरीका बताया गया है. हालांकि, Live API कई अलग-अलग सुविधाओं और कॉन्फ़िगरेशन के विकल्पों के साथ काम करता है.
अगर आपको टेक्स्ट के जवाबों की सामान्य स्ट्रीमिंग करनी है, तो
generateContentStream या sendMessageStream का इस्तेमाल करें. इसके लिए, टेक्स्ट के जवाबों को स्ट्रीम करने के तरीके की खास जानकारी देखें.
Live API स्टेटफ़ुल एपीआई है. यह क्लाइंट और Gemini सर्वर के बीच सेशन बनाने के लिए, WebSocket कनेक्शन बनाता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Live API रेफ़रंस दस्तावेज़ देखें (Gemini Developer API | Vertex AI Gemini API).
मददगार संसाधन देखें
Swift - क्विकस्टार्ट ऐप्लिकेशन | Android - क्विकस्टार्ट ऐप्लिकेशन | Web - क्विकस्टार्ट ऐप्लिकेशन | Flutter - क्विकस्टार्ट ऐप्लिकेशन | Unity - जल्द ही उपलब्ध होगा!
डिप्लॉय किए गए किसी असली ऐप्लिकेशन में, Gemini Live API का अनुभव करें. इसके लिए, Flutter AI Playground ऐप्लिकेशन को देखें जिसे Firebase कंसोल से ऐक्सेस किया जा सकता है.
शुरू करने से पहले
प्रॉम्प्ट और Live API की मदद से Google AI Studio या Vertex AI Studio में प्रोटोटाइप किया जा सकता है.
इस सुविधा के साथ काम करने वाले मॉडल
Gemini 2.5 Flash Live मॉडल, नेटिव ऑडियो मॉडल हैं. ये Gemini Live API के साथ काम करते हैं. Gemini API देने वाली कंपनी के हिसाब से, मॉडल के नाम अलग-अलग हो सकते हैं. हालांकि, मॉडल का व्यवहार और सुविधाएं एक जैसी होती हैं.Gemini
Gemini Developer API
gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025gemini-2.5-flash-native-audio-preview-09-2025
ये मॉडल, फ़िलहाल पूर्वावलोकन में हैं. हालांकि, ये Gemini Developer APIके "मुफ़्त टियर" में उपलब्ध हैं.
Vertex AI Gemini API
gemini-live-2.5-flash-native-audio(दिसंबर 2025 में लॉन्च किया गया)gemini-live-2.5-flash-preview-native-audio-09-2025
Vertex AI Gemini API का इस्तेमाल करते समय, Live API मॉडल,
globalजगह पर काम नहीं करते.
ऑडियो इनपुट और आउटपुट को स्ट्रीम करना
|
इस पेज पर, Gemini API देने वाली कंपनी के हिसाब से कॉन्टेंट और कोड देखने के लिए, उस कंपनी पर क्लिक करें. |
नीचे दिए गए उदाहरण में, स्ट्रीम किए गए ऑडियो इनपुट भेजने और स्ट्रीम किए गए ऑडियो आउटपुट पाने के लिए, सामान्य तरीके से लागू करने का तरीका बताया गया है.
Live API के लिए अन्य विकल्पों और सुविधाओं के बारे में जानने के लिए, इस पेज पर बाद में "तुम और क्या कर सकती हो?" सेक्शन देखें.
Swift
Live API का इस्तेमाल करने के लिए, LiveModel
इंस्टेंस बनाएं और
जवाब की मोडैलिटी
को audio पर सेट करें.
import FirebaseAILogic
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `liveModel` instance with a model that supports the Live API
let liveModel = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).liveModel(
modelName: "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
// Configure the model to respond with audio
generationConfig: LiveGenerationConfig(
responseModalities: [.audio]
)
)
do {
let session = try await liveModel.connect()
// Load the audio file, or tap a microphone
guard let audioFile = NSDataAsset(name: "audio.pcm") else {
fatalError("Failed to load audio file")
}
// Provide the audio data
await session.sendAudioRealtime(audioFile.data)
var outputText = ""
for try await message in session.responses {
if case let .content(content) = message.payload {
content.modelTurn?.parts.forEach { part in
if let part = part as? InlineDataPart, part.mimeType.starts(with: "audio/pcm") {
// Handle 16bit pcm audio data at 24khz
playAudio(part.data)
}
}
// Optional: if you don't require to send more requests.
if content.isTurnComplete {
await session.close()
}
}
}
} catch {
fatalError(error.localizedDescription)
}
Kotlin
Live API का इस्तेमाल करने के लिए, LiveModel
इंस्टेंस बनाएं और
जवाब की मोडैलिटी
को AUDIO पर सेट करें.
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `liveModel` instance with a model that supports the Live API
val liveModel = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
modelName = "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
// Configure the model to respond with audio
generationConfig = liveGenerationConfig {
responseModality = ResponseModality.AUDIO
}
)
val session = liveModel.connect()
// This is the recommended approach.
// However, you can create your own recorder and handle the stream.
session.startAudioConversation()
Java
Live API का इस्तेमाल करने के लिए, LiveModel
इंस्टेंस बनाएं और
जवाब की मोडैलिटी
को AUDIO पर सेट करें.
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(1);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `liveModel` instance with a model that supports the Live API
LiveGenerativeModel lm = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
"gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
// Configure the model to respond with audio
new LiveGenerationConfig.Builder()
.setResponseModality(ResponseModality.AUDIO)
.build()
);
LiveModelFutures liveModel = LiveModelFutures.from(lm);
ListenableFuture<LiveSession> sessionFuture = liveModel.connect();
Futures.addCallback(sessionFuture, new FutureCallback<LiveSession>() {
@Override
public void onSuccess(LiveSession ses) {
LiveSessionFutures session = LiveSessionFutures.from(ses);
session.startAudioConversation();
}
@Override
public void onFailure(Throwable t) {
// Handle exceptions
}
}, executor);
Web
Live API का इस्तेमाल करने के लिए, LiveGenerativeModel
इंस्टेंस बनाएं और
जवाब की मोडैलिटी
को AUDIO पर सेट करें.
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getLiveGenerativeModel, GoogleAIBackend, ResponseModality } from "firebase/ai";
// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
// ...
};
// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });
// Create a `LiveGenerativeModel` instance with a model that supports the Live API
const liveModel = getLiveGenerativeModel(ai, {
model: "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
// Configure the model to respond with audio
generationConfig: {
responseModalities: [ResponseModality.AUDIO],
},
});
const session = await liveModel.connect();
// Start the audio conversation
const audioConversationController = await startAudioConversation(session);
// ... Later, to stop the audio conversation
// await audioConversationController.stop()
Dart
Live API का इस्तेमाल करने के लिए, LiveGenerativeModel
इंस्टेंस बनाएं और
जवाब की मोडैलिटी
को audio पर सेट करें.
import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';
import 'package:your_audio_recorder_package/your_audio_recorder_package.dart';
late LiveModelSession _session;
final _audioRecorder = YourAudioRecorder();
await Firebase.initializeApp(
options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `liveGenerativeModel` instance with a model that supports the Live API
final liveModel = FirebaseAI.googleAI().liveGenerativeModel(
model: 'gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025',
// Configure the model to respond with audio
liveGenerationConfig: LiveGenerationConfig(
responseModalities: [ResponseModalities.audio],
),
);
_session = await liveModel.connect();
final audioRecordStream = _audioRecorder.startRecordingStream();
// Map the Uint8List stream to InlineDataPart stream
final mediaChunkStream = audioRecordStream.map((data) {
return InlineDataPart('audio/pcm', data);
});
await _session.startMediaStream(mediaChunkStream);
// In a separate thread, receive the audio response from the model
await for (final message in _session.receive()) {
// Process the received message
}
Unity
Live API का इस्तेमाल करने के लिए, LiveModel
इंस्टेंस बनाएं और
जवाब की मोडैलिटी
को Audio पर सेट करें.
using Firebase;
using Firebase.AI;
async Task SendTextReceiveAudio() {
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `LiveModel` instance with a model that supports the Live API
var liveModel = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetLiveModel(
modelName: "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
// Configure the model to respond with audio
liveGenerationConfig: new LiveGenerationConfig(
responseModalities: new[] { ResponseModality.Audio })
);
LiveSession session = await liveModel.ConnectAsync();
// Start a coroutine to send audio from the Microphone
var recordingCoroutine = StartCoroutine(SendAudio(session));
// Start receiving the response
await ReceiveAudio(session);
}
IEnumerator SendAudio(LiveSession liveSession) {
string microphoneDeviceName = null;
int recordingFrequency = 16000;
int recordingBufferSeconds = 2;
var recordingClip = Microphone.Start(microphoneDeviceName, true,
recordingBufferSeconds, recordingFrequency);
int lastSamplePosition = 0;
while (true) {
if (!Microphone.IsRecording(microphoneDeviceName)) {
yield break;
}
int currentSamplePosition = Microphone.GetPosition(microphoneDeviceName);
if (currentSamplePosition != lastSamplePosition) {
// The Microphone uses a circular buffer, so we need to check if the
// current position wrapped around to the beginning, and handle it
// accordingly.
int sampleCount;
if (currentSamplePosition > lastSamplePosition) {
sampleCount = currentSamplePosition - lastSamplePosition;
} else {
sampleCount = recordingClip.samples - lastSamplePosition + currentSamplePosition;
}
if (sampleCount > 0) {
// Get the audio chunk
float[] samples = new float[sampleCount];
recordingClip.GetData(samples, lastSamplePosition);
// Send the data, discarding the resulting Task to avoid the warning
_ = liveSession.SendAudioAsync(samples);
lastSamplePosition = currentSamplePosition;
}
}
// Wait for a short delay before reading the next sample from the Microphone
const float MicrophoneReadDelay = 0.5f;
yield return new WaitForSeconds(MicrophoneReadDelay);
}
}
Queue audioBuffer = new();
async Task ReceiveAudio(LiveSession liveSession) {
int sampleRate = 24000;
int channelCount = 1;
// Create a looping AudioClip to fill with the received audio data
int bufferSamples = (int)(sampleRate * channelCount);
AudioClip clip = AudioClip.Create("StreamingPCM", bufferSamples, channelCount,
sampleRate, true, OnAudioRead);
// Attach the clip to an AudioSource and start playing it
AudioSource audioSource = GetComponent();
audioSource.clip = clip;
audioSource.loop = true;
audioSource.Play();
// Start receiving the response
await foreach (var message in liveSession.ReceiveAsync()) {
// Process the received message
foreach (float[] pcmData in message.AudioAsFloat) {
lock (audioBuffer) {
foreach (float sample in pcmData) {
audioBuffer.Enqueue(sample);
}
}
}
}
}
// This method is called by the AudioClip to load audio data.
private void OnAudioRead(float[] data) {
int samplesToProvide = data.Length;
int samplesProvided = 0;
lock(audioBuffer) {
while (samplesProvided < samplesToProvide && audioBuffer.Count > 0) {
data[samplesProvided] = audioBuffer.Dequeue();
samplesProvided++;
}
}
while (samplesProvided < samplesToProvide) {
data[samplesProvided] = 0.0f;
samplesProvided++;
}
}
कीमत और टोकन की गिनती
Live API मॉडल की कीमत की जानकारी, चुने गए Gemini API देने वाली कंपनी के दस्तावेज़ में देखी जा सकती है:Gemini Developer API |Vertex AI Gemini API.
Gemini API देने वाली कंपनी कोई भी हो, Live API, Count Tokens API के साथ काम नहीं करता.
तुम और क्या कर सकती हो?
क्षमताएं के लिए Live API की सभी सुविधाओं के बारे में जानें. जैसे, अलग-अलग इनपुट मोडैलिटी (ऑडियो, टेक्स्ट या वीडियो + ऑडियो) को स्ट्रीम करना.
अलग-अलग कॉन्फ़िगरेशन विकल्पों का इस्तेमाल करके, अपनी ज़रूरत के हिसाब से बदलाव करें. जैसे, ट्रांसक्रिप्शन जोड़ना या जवाब की आवाज़ सेट करना.
मॉडल को टूल का ऐक्सेस देकर, अपनी ज़रूरत के हिसाब से बदलाव करें. जैसे, फ़ंक्शन कॉलिंग और
Google Search की मदद से ग्राउंडिंग. Live API के साथ टूल इस्तेमाल करने के बारे में आधिकारिक दस्तावेज़ जल्द ही उपलब्ध होगा!सीमाओं और खास जानकारी के बारे में जानें. जैसे, सेशन की अवधि, रेट लिमिट, काम करने वाली भाषाएं वगैरह.Live API